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吉林省西部地区地下水水质演化研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 研究背景及选题意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-20页
        1.2.1 地下水化学演化规律第13-15页
        1.2.2 地下水水化学演化影响因素第15-18页
        1.2.3 地下水化学演化研究方法第18-19页
        1.2.4 地下水化学组分的预测第19页
        1.2.5 小结第19-20页
    1.3 研究内容、方法与技术路线第20-22页
        1.3.1 研究内容第20页
        1.3.2 研究方法与技术路线第20-22页
第二章 研究区概况第22-32页
    2.1 自然地理概况第22-23页
        2.1.1 地理位置第22页
        2.1.2 气候条件第22-23页
        2.1.3 水文第23页
    2.2 区域地质条件第23-27页
        2.2.1 地形地貌第23-25页
        2.2.2 地层岩性第25-26页
        2.2.3 地质构造第26-27页
    2.3 水文地质条件第27-32页
        2.3.1 含水岩组划分第27-30页
        2.3.2 地下水补给、径流和排泄第30页
        2.3.3 地下水动态类型第30-32页
第三章 地下水化学空间分布特征第32-47页
    3.1 吉林省西部地区地下水基本化学特征第32-34页
    3.2 地下水化学空间分布特征第34-45页
        3.2.1 常规组分空间分布特征第34-40页
        3.2.2 特征组分的空间分布第40-45页
    3.3 小结第45-47页
第四章 地下水化学时间演化分析第47-62页
    4.1 地下水化学演化统计分析第47-58页
        4.1.1 差异性检验第47-56页
        4.1.2 演化规律分析第56-58页
    4.2 影响因素与水质演化关系分析第58-61页
        4.2.1 气候条件影响第58-59页
        4.2.2 人类活动影响第59-61页
    4.3 小结第61-62页
第五章 建立人工神经网络模型预测矿化度、总硬度第62-73页
    5.1 BP神经网络概述第62-64页
    5.2 基于BP神经网络的水质预测第64-73页
        5.2.1 网络设计第64-65页
        5.2.2 网络训练第65-67页
        5.2.3 网络有效性验证第67-68页
        5.2.4 叠加马尔科夫链方法预测降雨量第68-71页
        5.2.5 矿化度、总硬度预测第71-73页
第六章 结论与建议第73-76页
    6.1 结论第73-74页
    6.2 建议第74-76页
参考文献第76-82页
致谢第82页

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